一种脑启发因果大模型的儿童孤独症谱系障碍预测方法

本发明公开了一种脑启发因果大模型的儿童孤独症谱系障碍预测方法，包括以下步骤：S1、行为数据与脑数据的采集与处理；将行为数据和脑数据组成多模态数据集；S2、形成统一的多模态数据集，采用结构方程模型构建因果图；S3、整合核心维度上的数据处理；S4、采用掩码语言模型对知识图谱文本进行编码；S5、贝叶网络学习与因果规则挖掘；S6、采用反事实策略和去偏策略；S7、提出训练与优化方法；S8、基于脑启发因果大模型的儿童孤独症谱系障碍预测与评估。本发明采用上述的一种脑启发因果大模型的儿童孤独症谱系障碍预测方法，整合多模态数据，利用知识图谱构建因果大模型，揭示孤独症谱系障碍ASD各因素之间的潜在因果关系。